基于代理模型的传动轴温锻参数寻优方法及系统与流程

本发明属于计算机辅助工程与制造参数优化，涉及基于代理模型的传动轴温锻参数寻优方法及系统。

背景技术：

1、传动轴法兰盘普遍采用温锻工艺成形，其倒扣结构的填充完整性与退料器的受力状态是决定锻件成品率和模具寿命的关键因素。上冲头压边行程、成形工序吨位、下冲头中间退料器开孔孔径以及分散顶料力设定比例等工艺参数相互耦合，共同影响金属流动行为和模具应力分布，给参数制定带来挑战。

2、目前，业内对这些工艺参数的确定主要依靠工程师经验反复进行有限元仿真试算或现场试模，通过逐步调整参数组合来逼近预期成形效果。也有部分企业采用基于试验设计的方法，如正交试验或响应面法，利用少量仿真样本建立代理模型以辅助工艺寻优。

3、反复试模与大量仿真试算均需消耗大量的时间和计算资源，单次三维有限元仿真耗时常达数小时，累积计算时间长，计算资源开销大。正交试验与响应面法虽然减少了样本数量，但其拟合的多为低阶多项式代理模型，难以准确描述温锻成形过程中的强非线性物理映射，导致预测精度不足，优化结果与实际工况偏差明显。此外，现有流程缺乏将优化获得的几何参数和力能参数自动转化为数控加工代码与锻压机控制指令的机制，从优化方案到生产执行仍需依赖人工转换，进一步延缓了从设计到制造的交付周期。

技术实现思路

1、为了克服现有技术的上述缺陷，为实现上述目的，本发明提出如下技术方案：基于代理模型的传动轴温锻参数寻优方法，包括：s1、获取温锻工艺的物理工艺参数组合，构建初始参数样本集，物理工艺参数组合包括上冲头压边行程、成形工序吨位、下冲头中间退料器开孔孔径以及分散顶料力设定比例。

2、s2、将初始参数样本集输入三维有限元仿真引擎进行模拟，提取法兰盘体积填充率与退料器最大主应力，形成训练样本库。

3、s3、利用训练样本库，以物理工艺参数组合为输入、法兰盘体积填充率与退料器最大主应力为输出，拟合构建高斯过程回归代理模型。

4、s4、在高斯过程回归代理模型上，获取根据产品加工精度要求确定的工程公差阈值，利用期望增量准则确定待加点的候选参数坐标，仅对候选参数坐标进行有限元仿真，获得真实法兰盘体积填充率与真实退料器最大主应力后补充至训练样本库，以更新高斯过程回归代理模型，重复执行直至代理模型的预测误差低于工程公差阈值，得到收敛的代理模型。

5、s5、获取锻件在脱模过程中的脱模计算摩擦力，在收敛的代理模型上，以法兰盘体积填充率最大化和退料器最大主应力最小化为双目标，施加退料总力大于脱模计算摩擦力的物理约束，采用多目标优化算法进行寻优，输出多目标非支配工艺参数解集。

6、s6、从多目标非支配工艺参数解集中选取符合锻压设备能力的参数组合，将退料器开孔孔径参数转化为数控加工指令，将压边行程与成形吨位转化为锻压设备控制指令，执行物理温锻生产。

7、本发明的第二方面提供的基于代理模型的传动轴温锻参数寻优系统，包括：参数采样模块，用于获取温锻工艺的物理工艺参数组合，构建初始参数样本集，物理工艺参数组合包括上冲头压边行程、成形工序吨位、下冲头中间退料器开孔孔径以及分散顶料力设定比例。

8、有限元仿真模块，用于将初始参数样本集输入三维有限元仿真引擎进行模拟，提取法兰盘体积填充率与退料器最大主应力，形成训练样本库。

9、代理模型构建模块，用于利用训练样本库，以物理工艺参数组合为输入、法兰盘体积填充率与退料器最大主应力为输出，拟合构建高斯过程回归代理模型。

10、自适应迭代模块，用于在高斯过程回归代理模型上，获取根据产品加工精度要求确定的工程公差阈值，利用期望增量准则确定待加点的候选参数坐标，仅对候选参数坐标进行有限元仿真，获得真实法兰盘体积填充率与真实退料器最大主应力后补充至训练样本库，以更新高斯过程回归代理模型，重复执行直至代理模型的预测误差低于工程公差阈值，得到收敛的代理模型。

11、多目标寻优模块，用于获取锻件在脱模过程中的脱模计算摩擦力，在收敛的代理模型上，以法兰盘体积填充率最大化和退料器最大主应力最小化为双目标，施加退料总力大于脱模计算摩擦力的物理约束，采用多目标优化算法进行寻优，输出多目标非支配工艺参数解集。

12、执行转换模块，用于从多目标非支配工艺参数解集中选取符合锻压设备能力的参数组合，将退料器开孔孔径参数转化为数控加工指令，将压边行程与成形吨位转化为锻压设备控制指令，以输出至锻压设备用于执行物理温锻生产。

13、相较于现有技术，本发明的有益效果如下：（1）本发明通过多维分层抽样算法构建初始样本集，并结合期望增量准则构建复合加点函数，引导高斯过程回归代理模型在不确定性高及具有改善潜力的参数区域进行自适应加点更新。该机制在满足工程公差阈值精度的前提下，减少了调用计算密集型三维有限元仿真引擎的次数，有效缩短了温锻工艺寻优周期。

14、（2）本发明在收敛的高斯过程回归代理模型上，以法兰盘体积填充率最大化和退料器最大主应力最小化为双目标进行多目标优化，并基于有限元仿真结果建立脱模计算摩擦力的经验回归关系，进而施加有效退料总力大于脱模计算摩擦力的物理约束。该策略在算法寻优阶段排除了不可脱模的工艺工况，实现了锻件成形饱满度与模具抗疲劳寿命之间的有效平衡。

15、（3）本发明基于设备能力约束过滤非支配工艺参数解集，并将选定的退料器开孔孔径几何参数转化为孔加工数控机床的加工指令，将上冲头压边行程与成形工序吨位转化为锻压机的位移与力能闭环控制指令。该步骤建立了从虚拟多目标优化到车间物理生产的直接数据映射链路，减少了传统温锻生产对人工经验试模的依赖。

16、（4）本发明采用多目标优化算法在收敛代理模型上搜索多目标非支配工艺参数解集，替代了传统的单点试算寻优模式，为工艺人员提供了覆盖不同加工精度要求与模具应力限制的多组量化折中方案，增强了传动轴温锻工艺设计的客观依据与可执行性。

1.基于代理模型的传动轴温锻参数寻优方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于代理模型的传动轴温锻参数寻优方法，其特征在于，所述获取温锻工艺的物理工艺参数组合，构建初始参数样本集，包括：

3.根据权利要求1所述的基于代理模型的传动轴温锻参数寻优方法，其特征在于，所述将初始参数样本集输入三维有限元仿真引擎进行模拟，提取法兰盘体积填充率与退料器最大主应力，形成训练样本库，包括：

4.根据权利要求1所述的基于代理模型的传动轴温锻参数寻优方法，其特征在于，所述利用训练样本库，以物理工艺参数组合为输入、法兰盘体积填充率与退料器最大主应力为输出，拟合构建高斯过程回归代理模型，包括：

5.根据权利要求1所述的基于代理模型的传动轴温锻参数寻优方法，其特征在于，所述得到收敛的代理模型，包括：

6.根据权利要求5所述的基于代理模型的传动轴温锻参数寻优方法，其特征在于，所述复合加点函数由预测方差项和改善期望项乘以各自预设权重后相加组成。

7.根据权利要求1所述的基于代理模型的传动轴温锻参数寻优方法，其特征在于，所述输出多目标非支配工艺参数解集，包括：

8.根据权利要求7所述的基于代理模型的传动轴温锻参数寻优方法，其特征在于，所述脱模计算摩擦力是基于锻件与模具接触面积、模具摩擦系数，并利用成形工序吨位与脱模方向接触法向力之间的经验回归关系计算获得。

9.根据权利要求1所述的基于代理模型的传动轴温锻参数寻优方法，其特征在于，所述从多目标非支配工艺参数解集中选取符合锻压设备能力的参数组合，将退料器开孔孔径参数转化为数控加工指令，将压边行程与成形吨位转化为锻压设备控制指令，执行物理温锻生产，包括：

10.基于代理模型的传动轴温锻参数寻优系统，其特征在于，包括：